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うさぎでもわかる ServiceNowのマルチエージェント - 海外事例と実践評価

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うさぎでもわかる ServiceNowのマルチエージェント - 海外事例と実践評価

はじめに

みなさん、こんにちは！今回は、ServiceNowのマルチエージェント技術について、海外での活用事例と評価をご紹介します。

「マルチエージェント？なんだか難しそう...」と思ったあなた、大丈夫です！うさぎでも理解できるように、シンプルに解説していきますよ。

ServiceNowは企業のデジタルワークフロー管理のための主要プラットフォームですが、近年AI技術の統合により、さらに進化しています。特に注目を集めているのが「マルチエージェント」と呼ばれる技術です。複数のAIエージェントが協力して、複雑な業務を自動化する仕組みが、世界中の企業で導入され始めています。

本記事では、ServiceNowのマルチエージェントの基本から、具体的な海外事例、そしてその評価まで、わかりやすく解説していきます。ぜひ最後までお付き合いください！

ServiceNowのマルチエージェント技術の概要

マルチエージェントとは何か？

ServiceNowにおけるマルチエージェントとは、複数のAIエージェント（AI駆動の自律的プログラム）が連携して作業を行うシステムのことです。うさぎに例えると、一匹では運べない大きな人参も、何匹かで協力すれば簡単に運べるようなものです！

各エージェントは特定の役割や専門知識を持ち、オーケストレーターと呼ばれる調整役の下で協力して、複雑なタスクや問題解決を行います。この連携により、単独のAIでは難しかった複雑な業務プロセスの自動化が可能になります。

ServiceNowマルチエージェントシステム概要
ServiceNowマルチエージェントシステムの基本構成

AI Agentsの基本構成

ServiceNowのAI Agentsは主に以下の要素で構成されています：

  1. スキル - エージェントが実行できる具体的な機能や能力
  2. 言語モデル - エージェントの理解と生成能力を支える基盤技術
  3. ツール - エージェントがアクセス可能なシステムやデータ
  4. 知識ベース - 業務知識や過去の事例などの参照情報

オーケストレーターの重要な役割

マルチエージェントシステムの中心となるのが「AI Agent Orchestrator（オーケストレーター）」です。オーケストレーターは、複数のエージェントの活動を調整し、以下のような役割を担います：

  • タスクの分配と優先順位付け
  • エージェント間の情報共有の促進
  • 全体的な進捗の監視
  • 人間による承認が必要な場面での調整

うさぎ的に言うと、オーケストレーターはうさぎの群れのリーダーのようなもので、誰がどの人参を運ぶか指示を出す役割です！

マルチエージェントシステムの強み

ServiceNowのマルチエージェントシステムの主な強みは：

  • 専門性の結合 - 異なる専門知識を持つエージェントが協力することで、幅広い問題に対応
  • スケーラビリティ - 必要に応じてエージェントの数と種類を調整可能
  • ロバスト性 - 一部のエージェントが機能しなくても全体のシステムは動作継続
  • 適応性 - 新しい状況や要件に応じてシステムを調整可能

海外における活用事例

Microsoft との連携事例 - P1インシデント管理の変革

ServiceNowとMicrosoftの協力によって実現した最も注目すべき事例の一つが、P1（最優先）インシデント管理プロセスの変革です。

従来、重大なITインシデントの管理では、担当者間の迅速なコミュニケーションが必要でしたが、その過程で重要な情報が文書化されないことが多くありました。NowAssistとMicrosoft Copilotを組み合わせたマルチエージェントシステムにより、この課題が解決されました。

主な成果:

  • Copilotによる会話の自動文書化
  • NowAssistによるServiceNowシステムとの深い統合
  • インシデント対応時間の短縮と知識の蓄積効率の向上

「うさぎの穴に落ちた情報も、AI同士でちゃんと拾い上げて記録してくれるんだね！」

企業事例A：IT運用の自動化

あるグローバル企業（Company A）では、ServiceNowのマルチエージェントを活用してIT運用の自動化を実現しました。

導入背景と課題:

  • ファーストライン・サポートタスクの処理量増加
  • インシデント解決時間の長期化
  • ナレッジの分散と活用の非効率性

実装アプローチ:

  • Now Assistを導入し、ITIL（Information Technology Infrastructure Library）プロセスと統合
  • エージェント間の連携を促進するワークフローの設計
  • 段階的なパイロットテストと展開

達成された成果:

  • インシデント解決時間の30%削減
  • サービスデスク効率の向上
  • ユーザー満足度スコアの改善

このケースでは、うさぎが得意な「素早さ」と「正確さ」の両方が実現されたと言えるでしょう！

企業事例B：顧客サービス向上

多くの企業買収を経て成長したElite Groupでは、複数の異なるシステムが存在し、顧客サービスの質に課題を抱えていました。

複数システムの統合課題:

  • 複数のCRMと顧客サービスデスクプラットフォームの存在
  • 一貫した顧客情報の欠如
  • サポートエージェントが複数のシステムを行き来する非効率

マルチエージェントによる解決策:

  • ServiceNowを企業全体のプラットフォームとして導入
  • マルチエージェントによる顧客データの統合と一元管理
  • AIエージェント間の連携による顧客対応の自動化

成果:

  • 顧客満足度96.25%の達成
  • 初回解決率90%
  • 障害ケースの平均修復時間を2日に短縮
  • リクエストと問い合わせの平均解決時間を3日に短縮

「複雑なニンジン畑でも、うさぎたちが協力すれば、お客さんの欲しいニンジンをすぐに見つけられるんだね！」

その他の注目事例

世界中の様々な企業でServiceNowのマルチエージェントが活用されています。業界別の特徴的な事例を見てみましょう。

金融業界:

  • Jefferiesによる取引処理の変革
  • リスク管理プロセスの自動化

製造業:

  • Hitachi Energyの企業全体のITサービス改革
  • Airbusによるロジスティクス現代化

医療・ヘルスケア:

  • 患者データの統合管理
  • 医療機器のプロビジョニングの自動化

小売・消費財:

  • Shiseidoによるデータの一元化
  • カスタマーエクスペリエンスの向上

これらの事例に共通する成功要因は以下の通りです：

  1. 明確な問題定義と目標設定
  2. 段階的な導入アプローチ
  3. クロスファンクショナルなチームの連携
  4. 継続的な改善とフィードバックループの確立

導入効果と評価

生産性向上の数値評価

ServiceNowのマルチエージェント導入企業では、以下のような生産性向上が報告されています：

  • AI Agentsによる顧客セルフサービス率84%達成
  • ケースデフレクション（自動解決）率の3倍の向上
  • 従業員の高付加価値業務への集中によるイノベーション能力の向上

コスト削減効果

マルチエージェントの導入によるコスト削減は、主に以下の領域で見られます：

  • 定型業務の自動化による人件費削減
  • インシデント処理時間の短縮によるダウンタイムコストの低減
  • エラー率の低下によるリカバリコストの削減

エージェント間の連携による新たな価値創出

マルチエージェントシステムの導入により、これまで実現が難しかった新たな価値が創出されています：

  • リアルタイムデータ分析と予測による意思決定支援
  • 複数部門をまたぐ複雑なプロセスの自動化
  • 顧客ニーズの先回り対応と満足度向上

ROIの期間別分析

マルチエージェント導入のROI（投資収益率）は、導入範囲や複雑さによって異なります：

ROIタイムライン
ServiceNowマルチエージェント導入のROIタイムライン

  • 短期（3-6ヶ月）: 単一目的の特化型エージェントで初期ROIを達成
  • 中期（6-12ヶ月）: 複数目的の複合型エージェント導入でより高いROI
  • 長期（12ヶ月以上）: 企業全体への展開で最大のROIを実現

「うさぎも最初は小さな穴から始めて、少しずつ大きな巣穴を作っていくよね。AIエージェントの導入も同じなんだ！」

課題と今後の展望

実装における技術的課題

ServiceNowのマルチエージェント導入には、いくつかの技術的課題が存在します：

  • エージェント間のシームレスな情報共有の実現
  • 既存システムとの統合における複雑性
  • データプライバシーとセキュリティの確保
  • エージェントの判断の透明性と説明可能性の確保

組織的な受け入れ障壁

技術面だけでなく、組織面での課題も重要です：

  • 従業員のAIエージェントに対する抵抗感
  • 業務プロセスの変更に伴う混乱
  • 適切なスキルを持つ人材の確保
  • 導入後の継続的なサポートと教育

競合との比較

ServiceNowのマルチエージェントは、以下の点で競合製品と差別化されています：

競合比較
ServiceNowと主要競合製品の機能比較

  • 統合されたプラットフォームアーキテクチャ
  • 豊富な企業データへのアクセス
  • 強力なワークフロー自動化機能との連携
  • カスタマイズの柔軟性

主な競合としては、BMC Software（BMC Helix ITSM）などが挙げられますが、ServiceNowの強みは包括的なプラットフォームアプローチにあります。

将来の発展方向性

ServiceNowのマルチエージェント技術は、以下の方向に発展すると予想されます：

  • より高度な自律性と意思決定能力の実現
  • クロスプラットフォームでのエージェント連携の強化
  • 業界特化型エージェントの開発
  • エンドユーザー向けのエージェント設計ツールの提供

特に注目すべきは、NVIDIAとの提携によるエージェントのパフォーマンス評価と知能向上の取り組みです。

日本企業への示唆

海外事例から学べること

日本企業がServiceNowのマルチエージェントを導入する際、海外事例から以下の点を学ぶことができます：

  • 明確な価値提案と目標設定の重要性
  • 技術導入と組織変革の両立
  • ユーザー受け入れと変更管理の重視
  • データ品質と統合の重要性

日本企業が導入時に注意すべきポイント

日本特有の課題を考慮した導入ポイントとしては：

  • 日本語対応と言語処理の精度確保
  • 稟議や承認プロセスなど日本型業務フローへの適応
  • プライバシーと情報セキュリティに関する国内法規制への準拠
  • 業務知識の明文化とエージェント学習への活用

段階的アプローチの重要性

日本企業での成功の鍵は段階的アプローチにあります：

  1. 小規模パイロット: 特定部門や限定的なユースケースでの検証
  2. 成功事例の共有: 組織内での理解と受容の促進
  3. 段階的拡大: 検証結果を基にした範囲の拡大
  4. 継続的改善: フィードバックループの確立と定期的な見直し

「うさぎが穴を掘るように、一歩一歩着実に前進することが大切だね！」

まとめ

ServiceNowのマルチエージェント技術は、企業のデジタルトランスフォーメーションにおける強力なツールとなりつつあります。複数のAIエージェントが連携することで、単一のAIでは難しかった複雑な業務プロセスの自動化が可能になっています。

海外事例からは、IT運用の効率化、顧客サービスの向上、部門間連携の強化など、様々な成功パターンが見られます。特に注目すべきは、単なる業務効率化を超えた、新たな価値創出の可能性です。

一方で、技術的課題や組織的な受け入れの問題も存在します。特に日本企業においては、海外事例を参考にしつつも、日本特有の業務環境に適応した段階的な導入アプローチが重要となるでしょう。

標準プロトコル対応の今後の展望

現在、ServiceNowはAIエージェント間の相互運用性を促進するAgent2Agent（A2A）プロトコルの開発に参加していることが確認されていますが、Model Context Protocol（MCP）への公式対応はまだ発表されていません。今後の対応予測としては：

  • 2025年後半: ServiceNowのAI Agent Orchestratorが完全なA2A対応を実装し、他社プラットフォームのエージェントとの連携が容易になると予想されます。これにより、異なるベンダーのAIソリューション間でのシームレスな協業が可能になります。

  • 2026年前半: MCPへの対応も進み、ServiceNowのエージェントが外部知識ソースやツールとより柔軟に連携できるようになると見込まれます。これにより、AIエージェントの「ツールの使用能力」が格段に向上するでしょう。

  • 長期的展望: ServiceNowは独自のマルチエージェントフレームワークと業界標準プロトコルを融合させ、「エンタープライズAIエコシステム」のハブとしての地位を確立していくと予測されます。これにより、企業は複数のAIソリューションを統合管理できるようになります。

このような標準化の動きは、うさぎの群れが共通の言葉で意思疎通できるようになるようなもの。異なる穴から来たうさぎ同士でも協力して、より大きな穴を掘れるようになるんですね！

ServiceNowのマルチエージェント技術は、今後もNVIDIAなどとの提携を通じて進化を続けると予想されます。「うさぎの群れ」のようなマルチエージェントの連携がもたらす変革の可能性に、今後も注目していきましょう！

参考資料・リンク

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